0 前言

上一篇文章：进程调度（3）：RR（轮转）算法原理与实践

1 前提铺垫

与上一篇同。

2 引入I/O操作

之前我们一直提及的是计算密集型程序，现在我们的程序可以进行I/O交互了，它会发起I/O请求，比如向磁盘发起请求获取数据。

这个时候，我们之前的算法会发生怎样的变化呢？我们来探索一下！

2.1 进程的三状态模型

Ready：就绪态
Running：运行态
Waiting：阻塞态 / 等待

最后还有一个DONE，代表执行完成，我们看一下其定义：

RUNNING - the process is using the CPU right now
READY   - the process could be using the CPU right nowbut (alas) some other process is
WAITING - the process is waiting on I/O(e.g., it issued a request to a disk)
DONE    - the process is finished executing

之前我们的计算密集型程序，仅仅使用CPU，没有Waiting状态，不过现在有了！

2.2 傻等：糟糕的资源利用方式

我们看一看一个向磁盘发起IO请求的程序，将会如何执行。

我们先假定其采用FIFO策略顺序执行吧！

A：每在CPU执行10s，就发起IO请求，IO耗时10s，之后再在CPU执行10s，发起IO，共循环3次。
B：运行时间30s，100%使用CPU，不发起IO请求。

假定A比B先到达一点点。

它的执行就成了这样，注意红色箭头部分，CPU是空闲的！OMG！CPU空闲了30s！如此昂贵的CPU空闲30s……这真是太糟糕了。

2.3 重叠：高效利用资源

既然B执行30s，为什么不在空闲的时候执行B呢？反正我们拥有上下文切换机制！

这看起来棒多了，A和B重叠了起来！CPU没有被浪费，系统的整体性能也提高了，之前100s做的现在70s完成了！

3 不可预测的运行时间

3.1 无法预知的未来

之前我们的假设是任务运行时间已知，但是这怎么可能？我们不可能在程序运行前，就知道它将会运行多久……这很荒谬不是吗？那怎么办?

3.2 以史为鉴：预测时间

我们将会使用以史为鉴的方式，估计运行时间，也就是基于该程序之前运行时间的历史情况，估算一下，这听起来还有点靠谱了！具体实现先不谈，之后再说。

3.3 思想贯通：CPU流水线的分支预测

CPU流水线，是硬件，也有类似的技术，就是分支预测，更著名的是动态分支预测，这这很棒！我想之后软硬件的预测思想可以结合起来理解，达到融会贯通。

4 预告：进程调度（5）MLFQ（多级反馈队列）算法原理与实践

之前我们的算法，无法同时兼顾周转时间和响应时间，那么，何不将二者的优点结合？ 这也就是接下来我们做的事情。

5 模拟软件链接

点击此处，在Linux可以运行模拟软件，请阅读README.md文档，然后进行软件的使用。

此模拟软件可以充分体会多进程运行时候的转换，体会IO引入程序之后带来的重叠使用方式。

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【操作系统】进程调度（4）：I/O、不可预测的运行时间

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2.3 重叠：高效利用资源

3 不可预测的运行时间

3.1 无法预知的未来

3.2 以史为鉴：预测时间

3.3 思想贯通：CPU流水线的分支预测

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